ArcGIS空间统计-局部空间自相关
在做全国抽检数据全局自相关性分析时，发现很难存在相关性。所以考虑局部空间自相关性分析相对于全局空间自相关而言，局部空间自相关分析的意义在于：1.当不存在全局空间自相关时，寻找可能被掩盖的局部空间自相关的位置；2.存在全局空间自相关时，探讨分析是否存在空间异质性；3.空间异常值或强影响点位置的确定；4.寻找可能存在的与全局空间自相关的结论不一致的局部空间自相关的位置，如全局空间自相关分析结论为正全局
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在做全国抽检数据全局自相关性分析时，发现很难存在相关性。所以考虑局部空间自相关性分析
相对于全局空间自相关而言，局部空间自相关分析的意义在于：
1.当不存在全局空间自相关时，寻找可能被掩盖的局部空间自相关的位置；
2.存在全局空间自相关时，探讨分析是否存在空间异质性；
3.空间异常值或强影响点位置的确定；
4.寻找可能存在的与全局空间自相关的结论不一致的局部空间自相关的位置，如全局空间自相关分析结论为正全局空间自相关，分析是否存在有少量的负局部空间自相关的空间位置
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参数设置：
- 输入要素类
要分析的要素类 - 输入字段
选择要分析的某个字段 - 输出要素类
可以重新命名，导出本次分析的要求类 - 空间关系的概念化
因统计的是各个省关系，采用CONTIGUITY_EDGES_ONLY共享边。
- 距离法 、 标准化 可以默认
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